La economía de los tokens cancela el apocalipsis laboral de la IA

El apocalipsis laboral de la IA queda cancelado. Puede que nuestros cerebros humanos superen a los LLM de frontera a partir de este otoño. Es pura economía.

Quiero compartir contigo una reflexión.

Si sigues a los laboratorios de IA y a los proveedores de acceso, ya lo sabes: los precios de los tokens están subiendo. O recibes menos tokens por el mismo dinero. Anthropic lleva meses haciendo lo segundo poco a poco.

Esta es la tendencia en cifras.

GitHub Copilot Pro+: 40 €/mes. Con la facturación por uso que empieza el 1 de junio, el mismo uso agéntico intensivo a precio de lista de los tokens se acerca a los 960 €/mes. Unas 24×.

Claude Code Max 20×: 200 $/mes. Valor equivalente en la API a precio de lista para un usuario intensivo: unos 5.000 $/mes. Unas 25×.

Pero ¿qué significa eso en la práctica?

Los LLM más inteligentes de hoy mejoran pensando más tiempo cada pregunta. R1 de DeepSeek usa el mismo modelo base que V3, solo que con razonamiento añadido. Pensar más significa más tokens. Cuando se acabe la subvención, ese coste aparecerá en la factura.

Jensen Huang (CEO de NVIDIA) en el All-In Podcast: «Si ese ingeniero de 500.000 dólares no consumiera al menos 250.000 dólares en tokens, me alarmaría muchísimo». Huang lo planteaba como el escenario optimista a precios subvencionados: la mitad del salario base en tokens para multiplicar por 10 el rendimiento del ingeniero. A 25× el precio de lista, el mismo uso cuesta 6,25 M$ frente a un ingeniero de 500.000 $. Las cuentas se dan la vuelta.

Veamos dos categorías de trabajo y qué pasará con el coste de los tokens de los modelos propietarios.

A. Trabajo rutinario.(p. ej. atención al cliente de primer nivel, clasificación y extracción de documentos en grandes volúmenes, revisión rutinaria de contratos.)

Aquí creo que la IA ganará a los humanos en precio sin despeinarse. «Si trabajas como un robot, un robot te quitará el trabajo». Gerd Leonhard.

B. Trabajo complejo.(p. ej. ingeniería de software sénior en bases de código desconocidas, redacción y negociación de contratos complejos, síntesis estratégica a partir de muchas fuentes.)

A precio de lista, el humano vuelve a entrar en la competición. Es posible que recuperemos parte de las tareas de alta exigencia cognitiva.

Al mismo tiempo, cómo evolucione la tecnología a partir de aquí está por ver.

El open source puede adelantar a los modelos propietarios o, como mínimo, seguir siendo competitivo.

Dos caminos para el presupuesto del segundo semestre de 2026.

1- Alquilar IA a 1-2 laboratorios

¿Qué pasará? El oligopolio de la IA, Anthropic, Google y OpenAI, se quedará con la mayor parte del valor que genera la IA subiendo precios, pero solo lo justo para que usar su IA te siga saliendo algo más rentable que no usarla.

Pueden hacerlo porque, una vez dentro, con tus prompts, herramientas, andamiaje de agentes y evals montados sobre ellos, el poder lo tienen ellos. Cuanto más tiempo te quedes, más fuerte es el lock-in.

2- Poner en marcha tu propia infraestructura de IA soberana

¿Cómo es eso? Conectas modelos abiertos y cerrados según la tarea. Modelos de frontera donde compense lo que cuestan, open source para el resto.

La capa que lo orquesta todo es tuya. El poder lo tienes tú. Los costes se mantienen más bajos a medida que creces, cambias de modelo cuando quieras y sigues al mando.

La economía de los tokens ha acabado con el apocalipsis laboral.

Pero ahora lo que está en peligro es tu cuenta bancaria y tu independencia.